A Proportional Sentiment Analysis of MOOCs Course Reviews Using Supervised Learning Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
When anyone is looking to enroll for a freely available online course so the first and famous name comes in front of the searcher is MOOC courses. So here in this article our focus is to collect the comments by enrolled users for the specified MOOC course and apply sentiment analysis over that data. The significance of our article is to introduce a proficient sentiment analysis algorithm with high perceptive execution in MOOC courses, by seeking after the standards of gathering various supervised learning methods where the performance of various supervised machine learning algorithms in performing sentiment analysis of MOOC data. Some research questions have been addressed on sentiment analysis of MOOC data. For the assessment task, we have investigated a large no of MOOC courses, with the different Supervised Learning methods and calculated accuracy of the data by using parameters such as Precision, Recall and F1 Score. From the results we can conclude that when the bigram model was applied to the logistic regression, the Multilayer Perceptron (MLP) overcomes the accuracy by other algorithms as SVM, Naive Bayes and achieved an accuracy of 92.44 percent. To determine the sentiment polarity of a sentence, the suggested method use term frequency (No of Positive, Negative terms in the text) to calculate the sentiment polarity of the text. We use a logistic regression Function to predict the sentiment classification accuracy of positive and negative comments from the data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».